Los aviones no solo generan emisiones de combustible. En ciertas condiciones, sus motores dejan estelas de condensación, conocidas como contrails, que pueden persistir en la atmósfera y contribuir al calentamiento. Ahora, Google y American Airlines estudian cómo usar inteligencia artificial para evitar las rutas con mayor probabilidad de producirlas.
La IA llega a la planificación de vuelos
En 2023, Google y American Airlines realizaron una primera prueba con un grupo pequeño de vuelos. Los pilotos recibieron pronósticos generados por IA para identificar zonas donde era más probable que se formaran contrails.
El resultado fue una reducción del 54 % en la formación de estas estelas a lo largo de 70 vuelos. Fue una demostración importante, pero todavía había un problema: seleccionar los vuelos adecuados y coordinar cada operación requería varias horas de trabajo manual.
¿Y si esta información apareciera directamente en las herramientas que las aerolíneas ya utilizan para planificar sus rutas? Ese es el enfoque de la nueva investigación.
Un ensayo con 2.400 vuelos transatlánticos
Para esta fase, los pronósticos de contrails de Google se integraron en el software de planificación de vuelos de American Airlines. Así, la recomendación de evitar determinadas zonas pudo formar parte del proceso operativo habitual de la aerolínea.
El ensayo incluyó 2.400 vuelos transatlánticos pertenecientes a la programación estándar de la compañía. Entre los vuelos que lograron ejecutar los planes de evitación, la tasa de formación de contrails se redujo un 62 % frente al grupo de control.
La precisión del resultado importa. Ese 62 % corresponde a los vuelos que efectivamente siguieron los planes recomendados, no necesariamente a los 2.400 vuelos del ensayo. Aun así, la prueba muestra que la integración de la IA en los sistemas existentes puede ser más útil que una herramienta independiente que exija coordinación adicional.
¿Cómo funciona este tipo de pronóstico?
Un sistema de IA puede combinar información meteorológica, datos sobre la atmósfera y características del vuelo para estimar dónde existe mayor riesgo de formación de contrails. Con ese pronóstico, los planificadores pueden evaluar pequeños cambios de altitud o ruta.
No se trata de rediseñar todos los vuelos ni de eliminar las estelas en cualquier condición. La idea es encontrar alternativas operativas que reduzcan su formación sin afectar de manera significativa la seguridad, los horarios o el consumo de combustible.
La clave no es solo que la IA haga una predicción correcta. También debe convertirla en una recomendación que una aerolínea pueda aplicar rápidamente y a gran escala.
De una prueba experimental a una herramienta operativa
La diferencia entre ambos estudios revela uno de los retos habituales de la IA aplicada a problemas reales. Un modelo puede funcionar en una demostración controlada, pero su impacto aumenta cuando se integra en los flujos de trabajo donde las personas ya toman decisiones.
En este caso, automatizar la identificación de vuelos y la planificación de rutas podría reducir el esfuerzo manual. También permitiría evaluar la evitación de contrails como una práctica habitual, en lugar de tratarla como un proyecto especial para unos pocos vuelos.
Todavía quedan preguntas por resolver. Será necesario estudiar cómo se comporta el sistema con distintas temporadas, rutas, condiciones atmosféricas y restricciones operativas. Además, cualquier cambio de trayectoria debe mantener como prioridad la seguridad aérea y evaluar sus posibles efectos sobre el consumo de combustible y las emisiones directas.
El resultado no convierte a la IA en una solución total para el impacto climático de la aviación. Pero sí muestra algo valioso: una tecnología de predicción puede pasar del laboratorio a la operación diaria cuando se conecta con las herramientas y decisiones que ya forman parte de la industria.
Si estas pruebas continúan confirmando sus resultados, evitar contrails podría convertirse en una de las medidas complementarias para reducir el impacto climático de los vuelos sin esperar una transformación completa de los aviones o de los combustibles.